Semantic Web im Überblick

Semantic Web im Überblick

                                   Johannes Vetter
                                  vetterj@i.lmu.de
                                 Universität München
                    Amalienstrasse 17, 80333 München, Deutschland

      Zusammenfassung      In der folgenden Ausführung geht es darum einen Über-
      blick über das Semantic Web zu schaen. Zuerst wird beschreiben wie sich das
      Semantic Web entwickelt hat. Dabei wird sowohl über ältere Technologien wie
      HTML als auch über XML gesprochen.
      Des Weiteren wird eine allgemein gültige Denition für den Begri des Semantic
      Webs eingeführt. Darauf aufbauend werden dann Technologien erklärt die für
      das Semantic Web nötig sind.
      Insbesondere wird hierbei auf den so genannten "Stack of Languages" und den
      dort enthaltenen Technologien wie RDF, OWL und URI eingegangen.
      Es wird die Bedeutung von Ontologien betrachtet und am Schluss wird anhand
      von Beispielen ein Ausblick gegeben, für welche Anwendungen das Semantic
      Web nützlich sein kann.

1   Einleitung
Seit der Erndung und erstmaligen Einführung des World Wide Webs im Jahre
1989 durch eine Forschungsgruppe um den Ernder Sir Tim Berners Lee hat
sich das Hypertext System WWW rasant entwickelt.
Gerade in der Art der Anwendung und in der Quantität der Nutzung haben
sich erhebliche Änderungen ergeben. Von einer Technologie die zum einfachen
Austausch von Forschungsarbeiten gedacht war wurde schnell eine weltweit ge-
nutzte Plattform, die bald neben Text auch Bilder, Musik und andere dynami-
sche Inhalte darstellen konnte. Die schnelle Verbreitung ist vor allem auf die
Philosophie zurückzuführen nur patentfreie Standards zu verwenden.
Die schnelle Ausbreitung des World Wide Web führte dazu, dass immer mehr
Menschen Zugang zu diesem Medium bekamen und dadurch die Möglich-
keit erhielten Inhalte im Internet bereit zu stellen. Die freie Zugänglichkeit
führte zu einer immensen Menge an Informationen, die nicht mehr zu über-
schauen ist und Tag für Tag ansteigt. Neueste Studien von Netcraft http:
//news.netcraft.com/ sprechen von mehr als 60 Millionen Servern weltweit.
Deshalb ist es essentiell, dass es möglich wird die bereitgestellten Inhalte durch
Maschinen zu durchsuchen um an die gewünschten Informationen zu gelangen.
Das Problem hierbei ist jedoch, das es bei der Freigabe von Inhalten momentan
keine semantischen Vorgaben gibt, was dazu führt, dass Inhalte zwar für den
Menschen lesbar und auch verständlich sind, Maschinen jedoch nur die Möglich-
keit haben nach bestimmten Algorithmen und Heuristiken in Dokumenten zu
suchen. Das bedeutet die Inhalte können von Maschinen nicht verstanden und
interpretiert werden, was die Suche ungenau und verfälschbar macht.
Genau diesem Missstand soll durch die Einführung semantischer Grundlagen
entgegengetreten werden.

2   Semantic Web Überblick
Aus den eben geschilderten Problemen hat sich Handlungsbedarf ergeben. Es
war wieder Sir Tim Berners Lee, der in diesem Fall die Initiative ergrien hat.
Das W3 Consortium treibt seit Ende der 1990er Jahre die Entwicklung des
"Semantic Web" voran. Und obwohl diese Technologie noch in ihren Anfängen
ist, gibt es schon zahlreiche Publikationen und Werkzeuge die darauf aufbauen.

2.1 Begrisklärung und Denition des Semantic Web
Um über das Semantic Web reden zu können ist es zu allererst wichtig zu ver-
stehen, was Semantik überhaupt bedeutet.
Man spricht in der Kommunikation von drei Bausteinen, die Syntax, die Se-
mantik und die Pragmatik. Die Syntaktik beschränkt sich auf die Bildung von
gültigen Zeichenketten und stellt damit die unterste Ebene der Kommunikation
dar.
Die Semantik hingegen bildet die mittlere Schicht und untersucht die Beziehung
zwischen den Zeichen und den Objekten. Jedes Zeichen hat hierbei eine Bedeu-
tung und bezeichnet ein Objekt.
In der obersten Schicht, der Pragmatik, wird die Anwendung und Wirkung von
Zeichen untersucht.[1]
Bei Semantic Web handelt es sich nicht um eine Neuentwicklung, sondern um
die Erweiterung des schon vorhandenen World Wide Webs.
Das Problem am heutigen World Wide Web ist, dass nur die Mensch zu Mensch
Kommunikation implementiert ist. Das bedeutet, dass nur Menschen in der La-
ge sind die Inhalte die von anderen Menschen bereitgestellt wurden vollständig
zu verstehen und zu interpretieren.
Eine viel wichtigere Kommunikationsrichtung, die es erst möglich macht maschi-
nelle Ansätze zu implementieren ist jedoch die Mensch-Maschine und Maschine-
Maschine Kommunikation. Diese sind bis jetzt noch nicht ausgereift und sollen
durch das Semantic Web möglich werden.
Der Grundgedanke ist es die bereitgestellten Informationen nicht nur in einer
für den Menschen lesbaren, sondern zusätzlich auch in einer für Maschinen ver-
arbeitbaren Form zu repräsentieren. Das bedeutet, die Daten bekommen eine
wohl denierte Bedeutung die durch den Menschen hinzugefügt wird. Die Daten
werden also explizit um Aussagen über ihre Bedeutung, sprich Semantik ange-
reichert.
Es soll dadurch die Möglichkeit geschaen werden Aktivitäten, die momentan
nur von Menschen durchgeführt werden können auch auf Maschinen zu übertra-
gen, da diese schneller und ezienter Arbeiten können, wenn die entsprechenden
Voraussetzungen gegeben sind. Dadurch wird der Mensch bei der Nutzung des
Webs unterstützt.
Des Weiteren sollen die Informationen über einen eindeutigen Bezeichner iden-
tiziert werden können. Die so genannten URIs (Uniform Resource Identiers)
dienen dazu den Daten ein Anwendungsgebiet zuzuweisen, für welches sie rele-
vant sind. Das ist notwendig um Doppeldeutigkeiten in Begrien auszuschlieÿen.

So ist zum Beispiel die Zahl 100 in einer Vielzahl von semantischen Abhängig-
keiten denkbar. Es ist nun notwendig zu bezeichnen ob es sich zum Beispiel um
100EUR oder 100Km/h handelt.
Generell lässt sich sagen, dass das Semantic Web folgende drei Probleme lösen
muss:
  Homonyme: Dasselbe Wort kommt in unterschiedlichen Kontexten mit un-
   terschiedlicher Bedeutung vor
  Synonyme: Dasselbe Konzept wird in unterschiedlichen Kontexten unter-
   schiedlich benannt
  Prioritäten: Inhalte müssen nach ihrer Wichtigkeit zu einem Bestimmten
   Kontext geordnet werden können [2]
Um diese Probleme in den Gri zu bekommen baut das Semantic Web auf einer
Reihe von Technologien und Standards auf die in den nächsten Abschnitten
beschrieben werden. Um die folgenden Ausführungen besser zu verstehen folgt
nun eine allgemeine Denition des Sematic Web, wie sie von der "Semantic Web
Agreement Group (SWAG)" aufgestellt wurde: [3]
       Das Semantic Web ist ein Netz welches eine Menge von Dokumenten
   beinhaltet. Des Weiteren beschreibt es explizite Abhängigkeiten zwischen
   Teilen des Semantic Webs und beinhaltet semantische Informationen die
   für automatisierte Vorgänge von Maschinen vorgesehen sind. [4]

2.2 Motivation zur Entwicklung des Semantic Web
Als sich das World Wide Web entwickelt hat basierte es ausschlieÿlich auf Mar-
kup Sprachen wie HTML. Diese Sprachen sind dazu geeignet Inhalte in einem
gewissen Layout darzustellen. Computer haben in dieser Zeit eine eher passi-
ve Rolle gespielt und waren prinzipiell nur für die Darstellung der Inhalte im
vorgegebenen Layout zuständig. Man könnte Computer in dieser Funktion mit
Fernsehern vergleichen. Wie schon angesprochen ist es für Maschinen nicht mög-
lich den Inhalt zu verstehen.
Nach einiger Zeit entwickelte sich das World Wide Web jedoch weiter und es
wurden Services angeboten die nach einer Markupsprache verlangten, die auch
für Maschinen lesbar ist. So war es beispielsweise im E-Commerce Sektor von
entscheidender Bedeutung, dass Computer nicht nur das Layout einer Seite an-
zeigen konnten, sondern dass sie auch mit Inhalten wie "item price" und "sale
oer" umgehen konnten.
Dafür war es also nötig eine Markupsprache zu nden die über HTML hin-
aus geht. Eine Sprache die dafür geeignet ist gab es schon. SGML konnte als
Grundlage dienen. Es wurde durch Komplexitätsreduktion in XML überführt,
was dann für die angesprochenen Zwecke verwendet werden konnte. HTML wird
jedoch immer noch für das Layout der Inhalte benötigt, allerdings in der abge-
wandelten Form XHTML.
Wie sich zeigt, ist XML der erste Versuch gewesen Semantik in Webinhalte zu
bringen. Eine weiterer Schritt in diese Richtung ist der Dublin Core Standard.
Dies ist ebenfalls eine Möglichkeit vor allem Webseiten mit Semantik auszustat-
ten.

Hinter dieser Idee verbirgt sich die Eingabe von Metadaten zu speziell standar-
disierten Elementen. Durch diese Technik kann beispielsweise der Autor ("crea-
tor") einer Webseite so angeben werden, dass es für eine stichwortbasierte Such-
maschine möglich ist diesen auszulesen.
Trotz dieser Möglichkeiten Semantik einzubetten sind Technologien und Stan-
dards wie XML und Dublin Core nicht stark genug um das Semantic Web darauf
zu errichten, jedoch macht es die zugrunde liegende XML Technologie möglich
weitere Schritte in Richtung Semantic Web zu machen.
Im folgenden Abschnitt wird erläutert welche Technologien sich aus XML ent-
wickelt haben beziehungsweise welche Technologien des Semantic Web XML
verwenden und wie diese den "Stack of Languages" für das Semantic Web bil-
den.
Zum Schluss dieser Themenmotivation soll nun noch angegeben werden was Se-
mantic Web nicht ist, da hier oft falsche Vorstellungen aufkommen.
Beim Semantic Web handelt es sich nicht um eine hoch ausgereifte künstliche
Intelligenz, die in der Lage ist menschliche Sprache zu verstehen. Vielmehr ist
es die Fähigkeit wohldenierte Probleme durch wohldenierte Operationen auf
wohldenierten Daten zu lösen. Das bedeutet, es muss zuerst extra Arbeit in-
vestiert werden um später davon zu protieren. [4] [5]

2.3 Standards und zugrunde liegende Technologie

Wie schon erwähnt bildet das Semantic Web eine Erweiterung schon existie-
render Technologien und Standards. Demzufolge lässt sich die Architektur des
Semantic Web in Ebenen wie in Abbildung 1 am besten veranschaulichen.
Im Folgenden werden die einzelnen Ebenen kurz erwähnt. Detailliert werden die
einzelnen Technologien anschlieÿend getrennt behandelt.

Semantic Web Architektur Die Basis der Architektur bilden bereits bekann-
te Ebenen. Die Neuerungen bauen darauf auf.
Die unterste Ebene wird durch URIs und Unicode Technologie gebildet. URIs
sind dazu da um Ressourcen im Web eindeutig identizieren zu können. Zusam-
men mit dem XML Namespace kann jeder seine eigenen Ressourcen benennen
ohne dass die Gefahr von Namenskollisionen besteht. [4] [5]
Der Unicode Standard ist entscheidend um die Benennung von Ressourcen in
jeder erdenklichen Sprache möglich zu machen. Dadurch wird ein multinationa-
ler Austausch möglich.
Da XML wie schon angesprochen die Basistechnologie bildet wird es auch in
dieser Architektur als zweite Ebene eingeführt. XML dient zur Speicherung und
dem universellen Austausch von Daten. Darauf können nun die anderen Tech-
nologien aufsetzen.
Die dritte Schicht ist die wohl tragendste von allen. RDF ermöglicht es Me-
tadaten in maschinenlesbarer Form zu erstellen. Dabei wird eine Art Satzbau
verwendet auf den später näher eingegangen wird.
Ebene vier sind die Ontologien die ebenso wie das RDF einen wichtiger Pfeiler
für das Semantic Web darstellen. Sie dienen zur Kommunikation verschiedener,

Abbildung 1.   Semantic Web Architekturstack [5]

voneinander unabhängigen Domänen auf semantischer Ebene. Hier können Pro-
bleme auftreten die schon in der Begriserklärung erläutert wurden. So kann es
dazu kommen, dass dieselbe Ressource über verschiedene URIs identiziert ist,
ein so genanntes Synonyma. Diese Probleme können durch Ontologien gelöst
werden.
Die obersten Schichten der Architektur werden gebildet durch Logic, Trust und
Proof. Die Logic Ebene soll es Computern durch Regeln ermöglichen Muster zu
erkennen um neues Wissen zu erlangen.
Die Proof Ebene soll es möglich machen die Vertrauenswürdigkeit von Res-
sourcen zu unterscheiden. Zusammen mit der Digital Signature Schicht soll es
möglich sein, dass Computer vertrauensvolle Aufgaben bewältigen können, ohne
dass ein Mensch etwas dazu tun muss.
Im Folgenden werden die einzelnen Bausteine im Detail behandelt.

URIs Um Ressourcen im Web identizieren zu können ist es nötig über URIs zu
verfügen. Der Name Uniform Resource Indetier leitet sich ab aus der Tatsache,
dass ein einheitliches System zugrunde liegt und jede ansprechbare Ressource
eine URI besitzt. Prinzipiell kann man allem und jedem eine URI geben. Sobald
etwas eine URI besitzt spricht man davon, dass es im Web ist.
Das bekannteste Beispiel einer URI ist wohl die URL (Uniform Resource Lo-
cator). Wenn man die URL entsprechend zerlegt, wird dem Computer dadurch
mitgeteilt welche Seite auf dem Bildschirm angezeigt werden soll.
Es gibt mehrere Möglichkeiten URIs zu verwalten. Eine zentrale Verwaltung
wird zum Beispiel bei den URLs durch die DNS angewendet. Andere URIs je-

doch sind dezentral organisiert.
Aus dieser dezentralen Verwaltung entstehen jedoch wieder Probleme die in
Kauf genommen werden müssen wenn man eine Technologie wie das Semantic
Web generieren will. Zum Beispiel ist es bei URIs nicht möglich herauszunden
ob mehrere URIs die gleiche Resource bezeichnen. Das geschieht dadurch, dass
jeder in der Lage ist ohne besondere Erlaubnis URIs zu erstellen, sogar für Res-
sourcen die ihm nicht selber gehören.
Im Grunde genommen ist ein URI nichts weiter als ein Bezeichner für eine Res-
source. Es wird keine Aussage darüber getroen ob dieser Bezeichner bzw. die
Ressource über das Web zugänglich ist oder nicht und es wird ebenfalls keine
Aussage darüber getroen ob über den Bezeichner mehr über die Ressource her-
ausgefunden werden kann.
Das Semantic Web sieht vor, dass jede Ressource über eine URI verfügt.

RDF RDF bildet, wie auch im Abschnitt über die Architektur des Seman-
tic Web schon angesprochen, eine Möglichkeit Metadaten in maschinenlesbarer
Form darzustellen und auszutauschen. Des Weiteren bietet es einen Mechanis-
mus um Ressourcen domänenneutral zu beschreiben.
RDF ist sehr vielseitig und kann daher in den unterschiedlichsten Bereichen zum
Einsatz gebracht werden. Zum Beispiel kann es bei Suchmaschinen eingesetzt
werden um deren Treergenauigkeit zu erhöhen. Es kann zum extrahieren des
Inhalts und der inhaltlichen Verbindungen einer Webseite oder einer digitalen
Bücherei angewendet werden.[6]
Bevor nun im Detail die Funktionsweise von RDF beschrieben wird, werden zu-
erst die Nachteile angesprochen, die XML gegenüber RDF hat. Dadurch wird
klar, warum XML alleine nicht für das Semantic Web genügt.
Ein Vorteil von RDF besteht darin, dass sich die Autoren von Metadaten nur auf
ein Schema beziehen müssen, welches erweiterbar und gemeinsam nutzbar ist.
RDF ist objektorientiert und die Schemata sind Klassen in dieser Umgebung.
Durch den hierarchischen Aufbau ist es möglich ein Schema welches sich nur
geringfügig von einem bestehenden unterscheidet durch inkrementelle Verände-
rungen zu erstellen. Das ist bei DTDs in einer XML Umgebung nicht möglich.
Durch diese inkrementelle Veränderung der Schemata und deren Möglichkeit
RDF Instanzen aus Schemata verschiedener Quellen zu bilden wird es möglich,
dass Agenten sowohl auf den Instanzen an sich arbeiten können als auch auf
dem Kombination die mächtiger ist als die Summe der Einzelteile.[7][8]
Ein weiteres Problem welches bei XML besteht ist, dass es keine eindeutige Art
und Weise gibt wie XML Elemente verschachtelt werden. So gibt es für folgende
Aussage mehrere Möglichkeiten der Darstellung in XML:
Der Student mit dem Namen "Max Mustermann" hat die Matrikelnummer
"123456789".

Darstellungsart 1:

  123456789

Darstellungsart 2:

  123456789
  Max Mustermann

Der Nachteil von XML liegt nun darin, dass XML zwar die Struktur eines
Dokumentes vorgibt, jedoch nichts über die semantische Bedeutung des Inhalts
eines Dokumentes weiÿ. Daher ist es schon in diesem einfachen Beispiel nicht
möglich eine Eindeutige Darstellung zu nden.
RDF hingegen hat einen Satzbau der aus Tripeln mit Subjekt-Prädikat-Objekt
besteht.
Um den oben dargestellten Fall als RDF Statement zu formulieren wird nun
zuerst das Konzept einer Ressource erläutert. Wie im vorhergehenden Abschnitt
schon erwähnt, kann eine Ressource alles sein, was durch eine URI eindeutig
bestimmt werden kann.

Subjekt : Das Subjekt ist die Ressource über die eine Aussage gemacht werden
soll. In diesem Beispiel handelt es sich um einen Studenten der über folgende
URI identiziert werden könnte: http://www.ifi.lmu.de/mustermann_max.

Prädikat : Das Prädikat deniert die Information die über das Subjekt
gegeben werden soll. Im Beispiel wird über das Subjekt "Max Muster-
mann" die Aussage getroen, dass er die Matrikelnummer "123456789"
hat. Die Art der Information die über das Subjekt getroen wird, wird
wieder durch eine URI speziziert, die sich auch eine Ontologie bezieht
http://ifi.lmu.de/ontology#hatMatrNummer. Was eine Ontologie ist und
wie diese speziziert werden, wird später behandelt. Das Prädikat wird auch
als Eigenschaft des Subjektes bezeichnet.

Objekt : Das Objekt bezeichnet den Wert des Prädikats. Im Beispiel ist
der Wert der Matrikelnummer "123456789". Das Objekt kann entweder ein
Literal sein oder eine andere Ressource die durch eine URI speziziert ist.

Anders betrachtet kann man das RDF Daten Modell auch als gerichteten
Graph sehen. Dabei gilt folgende Notation:
  der eine Knoten bildet das Subjekt ab
  der andere Knoten bildet das Objekt ab
  die Kante vom Subjektknoten zum Objektknoten bildet das Prädikat
In dieser Darstellung würde das Beispiel aussehen wie in Abbildung 2. Für die
reine RDF Darstellung gibt es unterschiedliche Möglichkeiten der Syntax. Für
dieses Beispiel wäre folgender Ausdruck in RDF denkbar:

"123456789".

            Abbildung 2.   RDF Graph für das Beispiel; Abbildung nach [9]

Jedes Statement wird als Folge von Subjekt, Prädikat und Objekt geschrieben
und mit einem Punkt beendet.[9]
Um RDF jedoch standardisiert speichern und vor allem austauschen zu kön-
nen gibt es auch eine Möglichkeit die Ausdrücke zu serialisieren und in eine
Form von XML zu bringen. Das gegebene Beispiel würde in der angesprochenen
RDF/XML Syntax folgende Form haben:

John Smith
        mailto:smith@some.org
      
Der hieraus entstehende Graph ist in Abbildung 3 dargestellt.

            Abbildung 3.   RDF Graph für das Beispiel; Abbildung nach [9]

Ontologien: RDF Schema und OWL Frühe Anwendungen von Ontologien
sind vor allem im Bereich der künstlichen Intelligenz zu nden. Dort beschäfti-
gen sich Wissenschaftler seit Anfang der 90er Jahre mit diesem Thema.
Es gibt weit reichende Denitionen für diese Begriichkeit. Zusammenfassend
kann man aber sagen, dass es sich bei Ontologien um die Beschreibung der
Konzepte und Relationen in einer Domäne handelt. Sie bilden sozusagen das
Vokabular das sowohl von Menschen als auch von Maschinen verstanden wer-
den sollte. Auf einer abstrakten Ebene wird für alle zugreifenden Teilnehmer
deniert was für die betreende Domäne gilt. Ontologien bilden somit eine wei-
tere wichtige Säule für das Semantic Web.
Bevor nun beispielhaft die zwei wichtigsten Ontologien für das Semantic Web er-
läutert werden gibt es noch einige grundsätzliche Dinge zu Ontologien zu wissen.
Im Allgemeinen bestehen Ontologien aus den folgenden drei Bausteinen:
1. Klassen einer Domäne
2. Beziehungen zwischen Klassen. Das können hierarchische Unterklassen, vor-
   denierte Beziehungen oder nutzerdenierte Eigenschaften sein.
3. Einschränkungen, was ausgedrückt werden kann [11]
Des Weiteren müssen Ontologien folgende Voraussetzungen erfüllen um es mög-
lich zu machen Domänen Modelle korrekt zu beschreiben:

1. Wohl denierte Syntax. Das ist wie bei allen Programmiersprachen eine
   wichtige Voraussetzung um eine Bearbeitung durch Maschinen möglich zu
   machen.
2. Wohl denierte Semantik. Eine ein-eindeutige Bedeutung der Ausdrücke ist
   unerlässlich. Es darf nicht sein, dass unterschiedliche Maschinen oder auch
   Menschen, die Semantik unterschiedlich deuten.
3. Eziente Beweisführung. Es muss möglich sein nachzuweisen, dass eine Klas-
   se zum Beispiel Äquivalent zu einer anderen ist, oder zu welcher Oberklasse
   eine gegebene Unterklasse gehört.
4. Ausreichende Ausdrucksstärke. Alle entscheidenden Ausdrücke für die ent-
   sprechenden Domäne müssen abbildbar sein.
5. Einfachheit der Ausdrücke. Die Ausdrücke müssen einfach zu verstehen sein,
   damit sie ezient eingesetzt erden könne. [11]
Nun sind die Grundbausteine von Ontologien bekannt. Im Folgenden werden die
beiden wichtigsten Ontologien für das Semantic Web erläutert. Dabei handelt
es sich um RDF Schema (RDFS) und die Web Ontology Language (OWL).[11]
RDF Schema: RDFS ist eine sehr einfache Ontologie Sprache die dem Nutzer
aber auch nicht viel Freiraum lässt. Es ist möglich über RDFS ein Vokabular
einzurichten worüber es möglich wird die Ressourcen einer Domäne über
Metadaten zu beschreiben. Wie auch bei RDF selber wird zu Beschreibung
des RDF Schemas die Tripelschreibweise verwendet. Dem Nutzer werden die
drei Bausteine Klassen, Eigenschaften und Beziehungen bereitgestellt um das
Domänenmodell zu erstellen.

Klassen: Ressourcen werden unterteilt in so genannte Klassen. Die In-
stanzen einer Klasse werden als "set of instances" bezeichnet. Es ist möglich
dass unterschiedliche Klassen dasselbe "set of instances" haben. Diese Klassen
unterscheiden sich dann jedoch durch die Eigenschaften dir für jede Klasse
individuell angelegt werden.

Eigenschaften: Die Eigenschaften dienen dazu Beziehungen in der On-
tologie darzustellen. Eigenschaften sind zum Beispiel "rdfs:subClassOf". Diese
Eigenschaft beschreibt die Beziehung zwischen Ober- und Unterklasse. Eine
Klasse kann Oberklasse mehrerer Unterklassen sein.

Eine komplette Liste der Klassen und Eigenschaften kann unter [12] ge-
funden werden.
Ontologien können wie auch RDF als Graphen abgebildet werden. Dadurch
werden die herrschenden Beziehungen noch besser verdeutlicht. In Abbildung
4 ist eine mögliche Ontologie für das oben angeführte Studentenbeispiel abge-
bildet, der ilmu Namespace sei vorausgesetzt. Es werden die Klassen Mensch
und Student verwendet. Sie gehören zu der rdfs:Class Ressource und haben die
rdfs:Type Eigenschaft. Die Klasse Student ist deniert als rdfs:SubClassOf der
Klasse Mensch.
Auÿerdem werden in der Ontologie die Eigenschaften hatMatrNr und istInSem
deniert.

Abbildung 4.   RDF Graph für die Beispielsontologie; Abbildung nach [9]

OWL: Auf Grund der Eingeschränktheit von RDF hat die Web Ontology Group
des W3C eine Weiterentwicklung vorgenommen um eine mächtigere Ontologie
Sprache zu schaen. Als Ergebnis entstand DAML+OIL.[13] Aus dieser Spra-
che entwickelte sich dann die Web Ontology Language OWL, die nun vom W3C
empfohlen wird. OWL besitzt eine Vielzahl von zusätzlichen Ausdrucksmöglich-
keiten verglichen mit RDFS.
Um eine möglichst mächtige Sprache zu entwickeln die zum einen ausdrucks-
stark ist und zum Anderen ein hohes Maÿ an Integritätsunterstützung bietet
wurde OWL in drei Untereinheiten aufgeteilt:
  OWL Lite: Bietet hierarchische Klassizierung und einfache Beschränkun-
   gen, bei gleichzeitig geringer formalen Komplexität. Im Gegensatz zu RDFS
   kann man mit OWL Lite Gleichheiten aufstellen: SameIndividual(Objekt1
   Objekt2). Auÿerdem können Gleichheiten von Klassen direkt dargestellt wer-
   den: EquivalentClasses(Class1 Class2).
  OWL DL: Bietet ein Höchstmaÿ an Ausdrucksstärke bei gleichzeitiger Ga-
   rantie der Ausführbarkeit. OWL DL beinhaltet alle OWL Sprachkonstrukte,
   die aber teilweise nur mit gewissen Restriktionen benutzt werden können,
   um Korrektheit zu garantieren. Im Unterschied zu OWL Lite sind in OWL
   DL einige Konstrukte hinzugefügt die es zum Beispiel möglich machen aus-
   zudrücken, dass zwei Klassen Disjunkt sind was eine viel stärkere Aussage
   ist als die Ungleichheit: DisjointClasses(Class1 Class2).
   Es lassen sich auch boolsche Ausdrücke mit einbeziehen. So kann man bei-
   spielsweise Ausdrücken, dass eine Klasse Class1 nicht durch eine Klasse
   Class2 oder Class3 zusammengefasst wird, sondern durch deren Vereini-
   gung: SubClassOf(Class1 unionOf(Class2 Class3)).
  OWL Full: Bietet ein Höchstmaÿ an Ausdrucksstärke und syntaktischer Frei-
   heit. Es besteht jedoch keine Garantie auf Ausführbarkeit. In OWL Lite und
   OWL DL ist es nicht möglich, dass etwas Klasse und Instanz gleichzeitig ist.
   Dadurch wird die Ausführbarkeit gewährleistet. In OWL Full ist dies er-

laubt. Dadurch wird es möglich unterschiedliche Ontologien zu kombinieren
   in denen genau das der Fall ist. Deshalb ist es nötig eine Instanz mit einer
   Klasse gleichsetzen zu können.
Zwischen RDFS, OWL Lite und OWL DL lässt sich folgender mathematischer
Zusammenhang herstellen:
                     RDF S ⊂ OW LLite ⊂ OW LDL.[11]

Weitere Ontologie Sprachen sind zum Beispiel XOL, welche auf XML basiert,
SHOE, welche auf HTML Aufsetzt oder OML welche eine XML Serialisierung
von SHOE darstellt. [9] [11] [14]

Anwendungen des Semantic Web In den vorangegangenen Kapiteln wur-
de beschreiben wie das Semantic Web aufgebaut ist, welche Technologien und
Standards verwendet werden und welche Vorteile dadurch erzielt werden kön-
nen.
Das alles hilft jedoch nichts, wenn es keine Anwendungen gibt, die es dem Nutzer
auf der einen Seite möglich machen möglichst einfach und ezient Dokumente
in den vorgegebenen Standards und Techniken zu entwickeln und auf der ande-
ren Seite auf Dokumenten in diesen Formaten zu arbeiten.
Deshalb werden nun noch beispielhaft einige Technologien vorgestellt, die diese
beiden Prozesse unterstützen.
Von der Firma Hewlett Packard und Brian McBride wurde ein Toolkit entwi-
ckelt welches auf Java basiert und dazu dient RDF Modelle zu erstellen, parsen
und zu durchsuchen. Jena ist in der Lage RDF als XML zu speichern und aus
einer XML Datei das entsprechende RDF Modell auszulesen. Jena wird in der
Semantic Web Community als eines der führenden Werkzeuge zur Erstellung von
Semantic Web Anwendungen betrachtet. HP will mit der Entwicklung dieses und
anderer Werkzeuge wie Joseki, einer Web API für Jena [15], sowie BrownSauce,
einem DRF Browser die Entwicklung des Semantic Web vorantreiben. Durch die
Oenlegung der Sourcecodes sollen sich möglichst viele Entwickler beteiligen.[16]
Das folgende Beispiel zeigt wie man mit Jena einen einfachen Graphen erstellen
kann. Es wird dem Subjekt John Smith die Eigenschaft zugeordnet die seinen
Namen widerspiegelt:
// Variablendefinitionen
static String personURI         = "http://somewhere/JohnSmith";
static String fullName          = "John Smith";

// Leeres Modell wird erzeugt
Model model = ModelFactory.createDefaultModel();

// Ressource wird erzeugt
Resource johnSmith = model.createResource(personURI);

// Eigenschaft wird zur Ressource hinzugefügt
 johnSmith.addProperty(VCARD.FN, fullName);

Weitere Beispiele und die gesamte API von Jena kann unter [15] abgerufen wer-
den.
Der strukturelle Aufbau des Semantik Web ist auch für andere Bereiche an-
wendbar. So gibt es zum Beispiel Ansätze, wie man die oben Beschrieben Tech-
nologien auf MPEG-7 anwenden kann. Die University of Old in Australien hat
hierfür ein Konzept entwickelt [17].
In der Forschung an diesem Institut wurde versucht mit RDF eine Ontologie
für MPEG-7 zu entwickeln. Dazu wurden verschiedene Klassen gebildet die für
multimediale Inhalte interessant sind. Die oberste Klasse ist der Multimedia-
Content. Davon gibt es Unterklassen wie Image, Video oder Audio. Durch diese
Struktur entsteht ein hierarchischer Baum der sich über RDF abbilden lässt.
Des Weiteren sind Segmente deniert worden, die sich wiederum hierarchisch
aufbauen.
Wie sich aber auch bei der Entwicklung des Semantic Web herausgestellt hat
ist RDF nicht ausreichend um komplexe Strukturen abzubilden. Aus diesem
Grund wurde auch in diesem Forschungsansatz die Ontologie für MPEG-7 auf
DAML+OIL aufgebaut.
Sobald die Forschung auf diesem Gebiet abgeschlossen ist und ein MPEG-7 On-
tologie deniert wurde ist es geplant den eektiven Austausch von Multimedia
Daten über das Semantic Web möglich zu machen.

3   Zusammenfassung
In dieser Ausarbeitung werden zuerst die Umstände beschrieben in denen sich
das Semantic Web entwickelt hat. Gleich darauf werden die verwendeten Begrif-
fe motiviert und eine möglichst allgemein gültige Denition für Semantic Web
eingeführt. Es wird darauf eingegangen aus welchen Technologien die heutzuta-
ge gängigen Standards entstanden sind. Danach wird in einem Überblick erklärt
aus welchen Bestandteilen sich das Semantic Web aufbaut. Dabei werden die
Technologien URI und RDF beschrieben. Es wird ebenfalls ein detaillierter Ein-
blick in die Ontologie RDFS gewährt und erläutert warum diese Ontologie alleine
nicht mächtig genug ist um das Semantic Web abbilden zu können. Nachdem
die technologischen Aspekte geklärt sind wird beschrieben, welche Applikatio-
nen und Werkzeuge es heute schon gibt mit denen es möglich ist Anwendungen
für Das Semantic Web zu gestalten. Dazu gehört auch ein Einblick, wie die
Technologie des Semantic Web genutzt werden kann um die Entwicklung des
MPEG-7 Standards voran zu trieben.

Literatur
1. Holzinger, A.: Basiswissen Multimedia. Vogel (2000)
2. Dr. Wolfgang Dostal, Mario Jeckle, D.I.M.B.Z.: Semantic web. Technical report,
   (www.objektspektrum.de)
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   Overview and Comparison. Volume 2004. (The Semantic Web: Research and Applications
   (ESWS 2004))
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   ger (2005)

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10. Lassila, O.: Web metadata: A matter of semantics. Technical report, Nokia Research
    Center (1998)
11. Norbert Eisinger, J.M.E.: Reasoning Web. Springer (2005)
12. W3C: RDF-Schema: http://www.w3.org/TR/rdf-schema/. W3C (2004)
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14. Stefan Decker, Frank von Harmelen, J.B.M.E.D.F.I.H.M.K.S.M.: The semantic web - on
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15. Research, H.L.S.W.: Jena Webseite: http://jena.sourceforge.net/index.html. (Sourcefor-
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16. Research,       H.L.S.W.:                Semantic       Web      Labs     von      HP:
    http://www.hpl.hp.com/semweb/index.htm. (HP)
17. Hunter, J.: Adding multimedia to the semantic web - building an mpeg-7 ontology.
    Technical report, (University of Old, Australia)